PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI KELAYAKAN KELUARGA PENERIMA BERAS RASTRA

JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI KELAYAKAN KELUARGA PENERIMA BERAS RASTRA
 
Creator Fadlan, Chairul
Ningsih, Selfia
Windarto, Agus Perdana
 
Description AbstrakBeras rastra adalah sebuah program pemerintah yang bertujuan untuk meringankan beban keluarga miskin atau hampir miskin dalam hal pangan. Dalam implementasinya pada desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela masih belum optimal dikarenakan masih banyak program rastra yang belum tepat sasaran. Konsep data mining akan mempermudahkan mengatasi masalah yang belum optimal di desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela. Maka, metode klasifikasi mampu menemukan model yang membedakankonsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objekyang labelnya tidak diketahui. Oleh sebab itu, Algoritma Naive Bayes dapat memprediksipeluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya, pada penelitian ini peneliti mengambil data lati sebanyak 70 data dan sebuah data uji, dengan menggunakan 6 kriteria yaitu Status PKH, Jumlah Tanggungan, Kepala rumah Tangga, Kondisi Rumah, Jumlah Penghasilan, dan Status Pemilik Rumah.Hasil penilitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah khususnya di dearah dalam menentukan kelayakan keluarga penerima beras Rastra. Kata kunci : Data Mining, Beras Rastra, Algoritma Naïve Bayes Abstract Beras Rastra is a government program that aims to alleviate the burden of poor or near-poor families in terms of food. In its implementation on desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela still not optimal because there are still many rastra program that has not been right target. The concept of data mining will make it easier to overcome the problem that has not been optimal in desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela,classification methods are able to find models that distinguish concepts or data classes, with the aim of being able to estimate the class of an object whose label is unknown. Therefore Algoritma Naïve Bayes can predict future opportunities based on experience in the past, in this study researchers took data lati as much as 70 data and a test data,using 6 criteria that isStatus of PKH, Number of Dependent, Household Head, House Condition, Income Amount, and Home Owner Status.The results of this study are expected to assist the government, especially in the region in determining the eligibility of families of Beras Rastra beneficiaries Keywords : Data Mining, Beras Rastra, Algoritma Naïve Bayes
 
Publisher LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN
 
Date 2018-06-12
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
 
Identifier http://jurnal.univbinainsan.ac.id/index.php/jutim/article/view/286
10.32767/jutim.v3i1.286
 
Source JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas); Vol 3 No 1 (2018): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI; 1-8
2614-5782
2541-1888
10.32767/jutim.v3i1
 
Language eng
 
Relation http://jurnal.univbinainsan.ac.id/index.php/jutim/article/view/286/208
 
Rights Copyright (c) 2018 Jurnal Teknik Informatika Musirawas (JUTIM)
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library